基于振動信號分析的風機性能評估及測試.pdf

1、通風機在礦廠、火電廠等工業(yè)領域應用廣泛，研究通風機的性能評估和測試具有重要意義。振動信號含有豐富的機器運行信息，以振動信號分析為主線，根據模式識別理論，在實現對通風機的空氣動力學性能分析和振動信號特征提取的基礎上，運用主分量分析（PCA）對特征進行融合與壓縮，然后設計Fisher分類器實現風機性能評估。試驗證明本文提出的方法能夠基于振動信號分析準確有效的對風機性能進行分類評估。
　　為了深入分析風機振動，對其主要部件及激振源——葉

2、片的平面內橫向擺振進行了建模及分析。針對大型風機的中空翼型葉片簡化為薄壁懸臂梁模型，最終結果簡化成一個帶有參數激勵和直接激勵的馬修方程，對得到的非線性受迫馬修方程進行了數值分析，同時從整機角度分析了振動頻率特征及機理?；谝陨戏治?，給出了風機振動信號的一般形式，為后續(xù)的去噪分析、算法仿真做準備。
　　為了消除振動信號噪聲，增強特征，提出一種改進的集合平均經驗模式分解（EEMD）去噪方法，使用相關性判據剔除偽IMF分量，使用區(qū)間閾值

3、處理改進噪聲估計，使用估計噪聲代替EEMD方法中添加的噪聲。仿真表明改進的方法能夠顯著提高風機振動仿真信號的信噪比。
　　研究了振動信號特征的提取，給出振動信號特征的數字化表達。提取的信號特征包括：頻譜能量特征、頻率成分特征以及多個時域統(tǒng)計值表示的時域特征，這些特征從不同方面刻畫出了振動信號的全貌。為了降低分類器設計難度，提高分類準確率，采用主分量分析（PCA）對多指標特征進行融合及壓縮，在此基礎上設計Fisher分類器實現性能評